「机器学习算法的数学解析与Python实现」集成学习方法

在机器学习算法的实际应用中，更值得我们关注的其实是如何提高预测结果的准确率。选择不同的模型，调节模型的各种参数，是最容易想到的方法，但目前业界使用更多的其实是集成学习方法。集成学习方法是关注的不是模型的内部结构，而是不同模型之间的组织关系。

集成学习方法：三个臭皮匠胜过诸葛亮

集成学习（Ensemble Learning）并不是一种独立的机器学习方法，而是一套能够把独立的机器学习方法组合到一起，共同解决问题的协作框架。

前面介绍的机器学习算法，都可称为学习器（Leaner），集成学习把学习器分为：

1. 基学习器（Base Learner）：不同的机器学习模块来源于同一种算法，譬如都是使用的Logistic回归算法；
2. 弱学习器（Weak Learner）：不同的机器学习模块来源于不同的算法，譬如组合使用了决策树和SVM。

训练如何集成

将机器学习算法组织起来，主要有两种结构：

1. 并联：训练过程是并行的，介个学习器相互独立地完成预测，最后以某种方法把结果合成一份。

   

2. 串联：训练过程是串行的，前一个学习器的预测结果作为后一个学习器的输入，把预测结果传递下去。

   

预测如何集成

把多个结果整合在一起的方法也主要有两大类：

1. 平均法（回归）
   1. 简单平均法
   2. 加权平均法
2. 投票法（分类）
   1. 简单多数投票法
   2. 绝对多数投票法：“多数”必须达到半数，否则拒绝预测；
   3. 加权投票法

集成学习方法的具体实现方式

Bagging算法

Bagging算法全称为Bootstrap Aggregation，这是一种并行集成学习方法。

每个学习器都不是采用全部训练集，而只是从训练集中有放回地随机采样一部分作为学习器的训练集。训练完成后采用投票方式进行预测。

Boosting算法

Boosting算法是一种串行集成学习方法。

Stacking算法

Stacking的学习器分两层，第一层是若干弱学习器，分别进行预测后把预测结果传递给第二层，第二层通常只有一个机器学习模型，这个模型将根据第一层的预测结果最终给出预测结果。

在Python中使用集成学习方法

在sklearn中只直接提供了Bagging和Boosting两种集成方法，且都在ensemble类库中。

这里以随机森林算法为例，调用代码如下：

随机森林分类算法以CART决策树算法作为弱学习器，采用了Bagging集成学习。

# 导入随机森林分类算法
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 载入鸢尾花数据集
from sklearn.datasets import load_iris

X, y = load_iris(return_X_y=True)

# 训练模型
clf = RandomForestClassifier().fit(X, y)
# 分类预测
clf.predict(X)

预测结果如下:

array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
       0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1,
       1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
       2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
       2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])

性能评估得分：

0.9933333333333333

查看随机森林算法中弱学习器决策树分类算法的使用情况：

clf.estimators_

结果为一个列表：

[DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                        max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                        min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                        min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                        random_state=1415089736, splitter='best'),
 DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                        max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                        min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                        min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                        random_state=1256596044, splitter='best'),
 DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                        max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                        min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                        min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                        random_state=1697884795, splitter='best'),
 DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                        max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                        min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                        min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                        random_state=57538604, splitter='best'),
 DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                        max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                        min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                        min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                        random_state=1014800791, splitter='best'),
 DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                        max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                        min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                        min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                        random_state=1401588614, splitter='best'),
 DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                        max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                        min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                        min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                        random_state=1916716660, splitter='best'),
 DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                        max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                        min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                        min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                        random_state=1002714909, splitter='best'),
 DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                        max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                        min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                        min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                        random_state=1163523157, splitter='best'),
 DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                        max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
                        min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                        min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                        min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                        random_state=796751815, splitter='best')]

集成学习方法的使用场景

在Kaggle等机器学习领域竞赛中，已经很难看到使用单一模型还能取得良好成绩的选手了，通过使用集成学习、博采众长已经成为共识。